專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-17172-1997-四一七-條碼.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-2470-1995-電子設備用固定電阻器、固定電容器型號命名方法.pdf
上傳時間： 2013-06-19
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專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-2828.1-2003-計數抽樣檢驗程序-第一部分-81頁-5.2M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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該文研究了無刷直流電機的無位置傳感器控制理論、轉矩波動抑制方法、數字仿真算法和DSP控制技術.首先,該文介紹了無刷直流電機無位置傳感器控制原理,比較了目前幾種常用的無位置傳感器控制方法,提出了基于徑向基函數（RBF）神經網絡的無位置傳感器控制方法.通過離散化位置信號的映射方程,得到網絡的基本輸入輸出,網絡的輸出通過邏輯處理,處理后的結果作為電機控制信號,同時也作為網絡的訓練教師.采用在線學習和離線學習兩種方式訓練網絡,并詳細介紹了兩種方式的算法;其次,該文概述了無刷直流電機轉矩波動的產生原因,重點分析了換相轉矩波動產生的原理,提出了基于誤差反傳（BP）神經網絡的轉矩波動抑制新方法.采用兩個結構相同三層網絡,建立了電壓自校正調節器,對電機端電壓進行瞬時調節,保持電路中電流幅值不變,實現了轉矩波動的自適應調節.另外,該文推導了較全面的電機數學模型,重點研究了無刷直流電機仿真中的幾個關鍵技術,包括氣隙磁場的建立、位置信號的模擬、中心點電壓的計算、二極管續流狀態的實現以及PWM電流控制的仿真.采用面向對象程序設計（OOP）方法,設計了多功能的仿真軟件SIMOT.最后該文介紹了數字信號處理器（DSP）TMS320LF2407的結構和性能,給出了PWM控制和A/D轉換的算法,采用反電勢法原理實現了無位置傳感器控制,并給出了相關的實驗結果.
上傳時間： 2013-07-14
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針對空間電壓欠量脈寬調制過程中存在的問題，采用理論推演與軟件設計方法，在介紹了s V P w M 的基本原理的基礎上，利用T I 公司的 D S P電機控制芯片 T M S 3 2 0 L F 2 4 0 7設計了S V P W M的實現方法，并給出 j - 變頻調速系統的全數字化實現。 通過對永磁同步電機進行控制仿真實驗，得到的結果表明此方法是切實可行V , J ，控制系統具有優良的動靜態性能，較高的控制效果，有廣泛的應用前景。
上傳時間： 2013-04-24
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臺灣成功大學的關于無人機自動駕駛控制的論文集(1) 這包共4篇，分別為： 無人飛機速度控制器設計與實現 無人飛行船自主性控制設計與實現 無人飛行載具導引飛控整合自動駕駛儀參數選取之研究 無人飛行載具導引飛控之軟體與硬體模擬
標簽： lunwen
上傳時間： 2013-08-03
上傳用戶：luominghua
隨著電力電子技術的飛速發展,越來越多的電力電子裝置被廣泛應用到各個領域,其中相當一部分負荷具有非線性或具有時變特性,使電網中暫態沖擊、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴重,給電網的供電質量造成嚴重的污染和損耗.因此,對電力系統進行諧波抑制和無功補償,提高電網供電質量變得十分重要.電力有源濾波器(Active Power Filter,簡稱APF)與無源濾波器相比,APF具有高度可控制和快速響應特性,并且能跟蹤補償各次諧波、自動產生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統影響,無諧波放大威脅.并聯型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡稱SAPF)更是得到了廣泛的應用. 近年來,自適應算法中的遞推最小二乘法(簡稱RLS)應用越來越廣泛,該算法簡單,收斂速度快.應用基于RLS自適應算法的濾波器(簡稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時自動調整濾波器參數,不斷改進濾波性能,最終得到所需的信號. 本文研究了基于平均功率和RLS自適應算法的并聯型有源濾波器.它的參考電流是一個同電網相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個分量:一個是由實測的三相負載瞬時功率計算得到的,基于平均功率算法的電網應該為負載各相提供的有功電流瞬時參考值；另一個是為了維持有源濾波器中逆變器的直流母線電壓基本恒定,主要通過RLS濾波器計算得出的電網各相應該提供的有功電流瞬時參考值.兩個分量的計算共同構成了該有源濾波器參考電流的計算.補償電流指令值與實際補償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補償電流,達到補償負載無功和抑制諧波的目的. 應用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側有功系數A<,dc>,克服了傳統PI控制中參數難以得到且由于參數過于敏感而導致補償后電流紋波太大的問題.使得當穩態時SAPF自身的功率損耗和暫態負載變化時因為直流側電容提供電網和負載之間的有功功率差而引起的電壓的波動迅速反饋到指令電流的計算中.RLS算法收斂快,SAPF實時性大大提高.基于該方法的SAPF結構簡單,無需鎖相器. 根據本文的算法應用MATAB建立了仿真系統,仿真結果表明基于該算法的SAPF的可行性和實時性.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：mfhe2005
永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
在早期階段，直流調速系統在傳動領域中占統治地位。然而，從60年代后期開始，交流電動機在工業應用領域正在取代直流電動機，交流傳動變得越來越經濟和受歡迎。永磁交流伺服系統作為電氣傳動領域的重要組成部分，在工業、農業、航空航天等領域發揮越來越重大的作用。永磁同步電動機以其特點廣泛應用于中小功率傳動場合，成為研究的重要領域。然而，永磁同步電動機具有較大的轉動脈動，而對于這些應用場合，轉矩平滑通常是基本要求。因此，對永磁交流伺服系統的應用，必須考慮其轉矩脈動的抑制問題。本文針對電機傳動系統中參數變化對電機性能的影響，以永磁同步電機為例，圍繞如何通過參數辨識來提高永磁同步電動機的控制性能，借助自行開發的全數字永磁交流伺服系統平臺，對永磁同步電動機的磁場定向控制，參數辨識，神經網絡和擴展卡爾曼濾波在控制系統中的應用，抑制轉矩脈動，提高系統性能幾個方面展開深入的研究。 本文從永磁同步電動機及其控制系統的基本結構出發，對通過參數辨識抑制轉矩脈動進行了較為細致的分析。針對不同情況，通過改進電機的控制系統，提出了多種參數辨識方法。主要內容如下： 1、基于定子磁鏈方程，建立了永磁同步電動機的一般數學模型。經坐標變換，得出在靜止兩相（α—β）坐標系和旋轉兩相（d—q）坐標系下永磁同步電動機電壓方程和轉矩方程。 2、分析了永磁同步電動機id=0矢量控制系統的工作原理，介紹了永磁同步電動基于磁場定向的矢量控制的基本概念。經對永磁同步電動機系統進行分析，推導并建立了id=0控制時整個電機系統的數學模型。 3、基于超穩定性理論的模型參考自適應控制原理，設計了一種模型參考自適應控制系統，考慮電機參數的時變性，對永磁交流伺服系統的繞組電阻和電機負載轉矩辨識進行了研究，以保持系統的動態性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，對控制性能進行了驗證，仿真實驗證明這種方法的可行性。 4、人工神經網絡具有很強的學習性能，經過訓練的多層神經網絡能以任意精度逼近非線性函數，因此為非線性系統辨識提供了一個強有力的工具。本章針對永磁同步電機提出了一種以電機輸出轉速為目標函數的神經網絡控制方案，同時應用人工神經網絡理論建立和設計了負載轉矩擾動辨識的算法以及相應的控制系統的補償方法，并應用MATLAB軟件進行了計算機仿真，仿真證明和傳統的控制方法相比，以電機輸出轉速為指導值和目標函數的神經網絡控制方案能有效地提高神經網絡的收斂速度，能有效地改善控制系統的動態響應，具有跟蹤性能好和魯棒性較強等優點。 5、電機的參數會隨著溫升和磁路飽和發生變化，需進行在線實時辨識。本文利用電機的定子電流、電壓和轉速，采用遞推最小二乘法進行在線參數辨識，該方法不需要觀測的磁鏈信號，消除了磁鏈觀測和參數辨識的耦合。電機狀態方程由于存在狀態變量的乘積項，對電機參數辨識以后，仍然是非線性方程，為了對電機狀態方程進行狀態估計，得到電機的參數辨識值，本文采用擴展卡爾曼濾波進行狀態估計，對以上方法的仿真實驗得到了滿意的結果。 6、本文基于數字電機控制專用DSP自行開發了全數字永磁交流伺服系統平臺，通過軟件實現擴展卡爾曼濾波對電阻和磁鏈的估計，以及基于磁場定向的空間矢量控制算法，獲得了令人滿意的實驗結果，證明擴展卡爾曼濾波算法對電阻和磁鏈的實時估計是很準確的，由此構成的永磁交流伺服系統具有良好的靜、動態性能。
上傳時間： 2013-07-28
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